tensorflow練習01 簡單神經網路(單層)

2021-08-20 06:37:46 字數 916 閱讀 6043

import tensorflow as tf

import numpy as np

#create data

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)

y_data = x_data * 0.1+0.3

# #create tensorflow structure start###

weights = tf.variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) #權重初始化

biases=tf.variable(tf.zeros([1])) #偏差值初始化

y = weights * x_data + biases #**值構造

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #損失函式

optimizer = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.5) #損失函式計算梯度學習率設定0.5

train = optimizer.minimize(loss) #訓練減小損失函式

init=tf.initialize_all_variables() #初始化所有變數

# #create tensorflow structure end###

sess = tf.session()

sess.run(init) #啟用網路:初始化

for step in range(201):

sess.run(train) #訓練

if ((step % 20) == 0):

print(step,sess.run(weights),sess.run(biases))

sess.close() #關閉對話

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